Bilingual Image Captioning in English and Malayalam Using Convolutional Neural Networks and Large Language Model

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F26%3AWHRG9S2S" target="_blank" >RIV/00216208:11320/26:WHRG9S2S - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11167275/" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11167275/</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CONIT65521.2025.11167275" target="_blank" >10.1109/CONIT65521.2025.11167275</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Bilingual Image Captioning in English and Malayalam Using Convolutional Neural Networks and Large Language Model

Popis výsledku v původním jazyce

This paper introduces a bilingual image captioning system capable of producing meaningful captions in both English and Malayalam. The proposed framework combines a ResNet-18 Convolutional Neural Network (CNN) to extract visual features with a Transformer-based decoder inspired by Large Language Models (LLMs) to generate captions.

Název v anglickém jazyce

Bilingual Image Captioning in English and Malayalam Using Convolutional Neural Networks and Large Language Model

Popis výsledku anglicky

This paper introduces a bilingual image captioning system capable of producing meaningful captions in both English and Malayalam. The proposed framework combines a ResNet-18 Convolutional Neural Network (CNN) to extract visual features with a Transformer-based decoder inspired by Large Language Models (LLMs) to generate captions.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

—

Rok uplatnění

2025

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

2025 5th International Conference on Intelligent Technologies (CONIT)

ISBN

979-8-3315-2233-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

1-7

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

—

Místo konání akce

Karnataka

Datum konání akce

1. 1. 2026

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—